ПочатиПочніть безкоштовно

Побудова прогнозів на один крок уперед

Тепер, коли у вас є прогнози для акцій Amazon, побудуйте їх на графіку, щоб оцінити результат.

Ви зробили прогнози для останніх 30 днів наявних даних, щоразу передбачаючи лише на один день уперед. Оцінивши ці прогнози, ви зможете зрозуміти, як модель працює для найближчого дня, коли відповідь вам заздалегідь невідома.

Датафрейми lower_limits, upper_limits і amazon, а також ваш середній прогноз mean_forecast, створений у попередній вправі, доступні у вашому середовищі.

Ця вправа є частиною курсу

Моделі ARIMA в Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Побудуйте графік даних amazon, використовуючи amazon.index як координати x.
  • Так само побудуйте графік прогнозу mean_forecast, використовуючи mean_forecast.index як координати x.
  • Додайте заштриховану область між lower_limits і upper_limits для вашого довірчого інтервалу. Використайте індекс lower_limits як координати x.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# plot the amazon data
plt.plot(____, ____, label='observed')

# plot your mean predictions
plt.plot(____, ____, color='r', label='forecast')

# shade the area between your confidence limits
plt.____(____, ____,
		 ____, color='pink')

# set labels, legends and show plot
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Amazon Stock Price - Close USD')
plt.legend()
plt.show()
Редагувати та запускати код